ペルソナ分析とは?具体的なやり方や情報収集手法をご紹介

ペルソナ分析とは

ペルソナ分析とは「典型的なお客様」のプロフィールを作成するフレームワークです。

その目的は「お客様の満足度を上げること」

満足度を上げるためには、お客様のことをよく知る必要がありますが、「20代男性」とか「東京都在住」などの属性情報だけでは、個々人が想定する顧客像にブレが生じます。

例えば「20代男性」と聞いて、「20歳の理系の大学生」と「28歳でバリバリの営業職の体育会系社会人」では、収入面や嗜好、興味などにかなり違いがあると考えられます。

こういったブレを無くすために、細かい情報を含めた「典型的な顧客像」を設計して関係者の認識を合わせるのが、このペルソナ分析になります。

設定する項目

一般的にはキャラクターメイキングに近く、人物を想像しやすくするための属性情報全般を設定します。

ペルソナ分析
ペルソナ分析で設定する項目
  • 氏名
  • 生年月日(年齢)
  • 家族構成
  • 出身地
  • 現住所
  • 年収
  • 趣味、休日の過ごし方
  • 経歴(出身大学や社会人としてのキャリア)
  • 性格・志向

特に経歴や性格などは、属性ではなく、文章で書き起こすようにしましょう。

また、イメージに近い人物の写真などを添えて、より具体的に思い起こせる感じにすると良いでしょう。

注意する点

注意点が2つあります。

①調べ上げた実際の顧客情報を基に作成すること

これは理想の顧客像ではなく、典型的な顧客像として描く必要があります。

こんな人がお客様だったらいいなーとか、お客さんってこんな感じの人がベスト、みたいな描き方をすると失敗すると言われています。

顧客情報やアンケートなど、様々なデータや経験を基に顧客像を描くようにしましょう。

②ペルソナの困っていることを必ず書き出す

キャラクターメイキングしておしまいではなく、そのペルソナがストーリーに沿って購買行動を取る様子や状況を考える必要があります。

そこには、購買行動を取る動機や原因があるはずです。

「なぜそのペルソナは購入するのか」を紐解くためにも、「困っていること」をプロフィールに必ず書くようにしてください。

それを解決するために、購入やサービスを受けるのです。

よくある質問

典型的な顧客が複数パターンある場合

「典型的な顧客」が複数パターン考えられる場合は、基本的には全て設定するようにしてください。

多すぎて大変になる場合は、労力との見合いで優先すべき順に対応できる範囲で行ってください。

必要な対象のペルソナを設定する

例えば「女性向けの化粧品」を販売するにあたって、男性のペルソナを設定する必要はありません。

女性向けとコンセプト上決まっているならば、女性のペルソナを設定して、彼女がどのように購買行動を取るかを考えれば良いのです。

このように、要求されていることに従ったペルソナを作るようにしてください。

顧客情報の調べ方

ペルソナ分析を行うためには、顧客情報を調べる必要があります。

以下では、典型的な顧客情報の収集についてご紹介します。

フォームで情報収集をする

サイト上でユーザーが自身で氏名やメールアドレスなどの情報を登録していく方法です。

この方法ではいくつかパターンがあります。

会員情報として登録する

最も典型的なのは会員情報として登録する場合です。

企業側は顧客の情報を手に入れることで、顧客の囲い込みや新商品・新サービス・キャンペーン施策の立案に役立てることができます。

一方、顧客側は会員になることでポイントやマイルなどの、金銭的な還元を受けることがメリットとなります。

顧客にとってデメリットとなるのは、企業ごとにID管理やポイント管理が必要になるなど、管理が煩雑になる点です。

資料をDLするためにユーザー情報を登録する

中小のIT企業などで多いのがこのパターンです。

サイト上で有用な資料を置いておき、ユーザーが氏名やメールアドレスを登録した場合にダウンロードできるようにするものです。

このパターンでは、多くの場合で企業側は新規顧客の獲得を目的に実施します。

ペルソナ分析の文脈としては、顧客となっていないユーザーの属性も収集できる点が大きなメリットとなり、「顧客」と「非顧客」の違いを検証することができるようになります。

Google Analyticsのエクスプローラー分析

Google Analyticsには「ユーザーエクスプローラー」という機能があります。

エクスプローラー分析
ユーザーエクスプローラー機能

ユーザー1人1人に注目して動きを追っていく機能になります。

属性としては、デバイスや参照元、キャンペーンなどが分かります。
また、カスタム設定をきちんと行っている場合は、会員情報や都道府県、会社名なども判明します。(会社名や都道府県はIPアドレスと紐づけて外部の有料の情報と連携させます)

そのユーザーが「いつ」「どうやってサイトに流入して」「どこのページを」「どの順番で」「どれくらいの長さで」チェックしているのか、などが分かります。

ペルソナ分析という文脈では、属性の情報とアクセスする時間帯、端末(会社名が分かるPCなら会社PCからと推測されます)、アクセスするページのクセ(例えば、何度も同じページを見返すなら慎重に調べる性格かも)などから、顧客像を描く手助けとします。

アンケート調査

顧客にアンケートを取って、直接情報を収集する方法です。

ペルソナ分析としては、顧客像を明らかにする目的で収集するので、年齢や性別、住所、職業など属性にあたるものがまず収集項目として挙げられます。

また、そのペルソナがどのように商品を知って、なぜ購入するのか、どれくらい満足するのかも併せて収集することで、顧客の商品購入までの流れが把握できるようになります。

NPS(ネット・プロモーター・スコア)

顧客の満足度を図るアンケート方法として「NPS」が挙げられます。

NPSは「あなたはこの企業(製品/サービス/ブランド)を友人や同僚に薦める可能性は、どのくらいありますか?」という質問で、0~10の11段階で評価をしてもらう方法です。

要は口コミ度合を直接的に測ることになるので、アンケート結果が収益と直結しやすい点が利点になります。

また、通常の「満足しましたか?」という聞き方と比べて、具体的に「薦めるか」という聞き方をしているため、YesでもNoでも具体的な理由な内容がヒアリングされやすい点も、施策立案を想定する上で良い点と言われています。

ペルソナ分析の文脈としては重要度は低い内容となりますが、せっかくアンケートを取るならば満足度も併せて調査するのは必須と言えるので、頭の片隅に置いておくと良いでしょう。

まとめ

ペルソナ分析の目的や内容、注意点、情報収集方法について解説しました。

ペルソナ分析は、それだけを聞くと必要性や重要性は低いように聞こえるかもしれません。

しかし、ユーザーのインサイト(隠れた本音)やUI改善(ユーザーインターフェース)のような、感性の重要性が高い施策を考慮する場合、非常に重要な考え方になります。

「気持ち」や「使い勝手」はヒトによって意見がバラバラになりやすいからです。

「このユーザーのために」ということでペルソナを設計することは、施策の考え方の前提を統一することでもあります。

しっかりと押さえて、施策実施がぐらつかないようにしてください。

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